Содержание к диссертации
Введение
1. Системный анализ вопросов координатной и яркостной обработки спектрозональных космических изображений 10
1.1. Содержание задачи координатной обработки изображений 10
1.2. Анализ типовых задач яркостной обработки спектрозональных изображений 22
1.3. Концептуальные положения по построению базовых технологий координатной и яркостной обработки космических изображений 33
Основные результаты 38
2. Базовые алгоритмы и технологии координатной обработки данных ДЗЗ 39
2.1. Общая модель координатной обработки и ее декомпозиция 39
2.2. Базовое навигационное обеспечение процесса координатной обработки 44
2.3. Алгоритм геометрической обработки изображений на основе кусочно-аффинного координатного соответствия 49
2.4. Базовый алгоритм и технология геометрической обработки изображений на основе кусочно-билинейного координатного соответствия 55
2.5. Метрологическое обеспечение процесса координатной обработки изображений 59
Основные результаты 68
3. Базовые алгоритмы и технологии яркостной обработки данных ДЗЗ 69
3.1. Общая модель яркостной коррекции и ее декомпозиция 69
3.2. Алгоритмы коррекции низкочастотных яркостных искажений.. 73
3.3. Алгоритм коррекции структурных искажений, основанный на статистическом анализе данных от одноименных объектов... 78
3.4. Алгоритм коррекции структурных искажений, основанный на анализе статистической неоднородности видеоданных 89
3.5. Базовая технология оценки спектральной яркости земной поверхности 96
Основные результаты 103
4. Реализация базовых технологий в составе типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ 104
4.1. Принципы организации типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ 104
4.2. Принципы информационной унификации и управления процессом обработки данных ДЗЗ 109
4.3. Методики оценки качества результатов координатной и яркостной обработки данных ДЗЗ 114
4.4. Программно-аппаратная реализация базовых технологий координатно-яркостной обработки данных ДЗЗ 120
Основные результаты 126
Заключение 127
Список литературы 130
Приложение 141
- Содержание задачи координатной обработки изображений
- Общая модель координатной обработки и ее декомпозиция
- Общая модель яркостной коррекции и ее декомпозиция
- Принципы организации типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ
Введение к работе
Актуальность работы. Космические изображения поверхности Земли находят эффективное применение в гидрометеорологии, охране окружающей среды, картографии, геологии, сельском и лесном хозяйствах, экологии, картографии, мониторинге чрезвычайных ситуаций, военной разведке и многих других областях человеческой деятельности [1-4]. Однако космические снимки, полученные в различных спектральных диапазонах, в исходном виде не могут быть использованы по назначению, поскольку содержат значительные геометрические и яркостные искажения по отношению к наблюдаемой сцене. Необходимо выполнить коррекцию снимков с целью получения таких изображений, по которым с максимально возможной точностью можно оценивать геометрические, энергетические и спектральные характеристики объектов земной поверхности.
Традиционно вопросы проектирования технологий обработки материалов космической съемки в нашей стране решаются в значительной степени децентрализовано, в рамках создания и эксплуатации конкретных систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) [5-9]. Различными кооперациями разработчиков проектируются средства ограниченного применения с использованием разных подходов и программно-аппаратных платформ. В результате происходит «распыление» финансовых и трудовых ресурсов, отсутствует глубокое межпроектное заимствование и преемственность технических решений при переходе от одной системы ДЗЗ к другой. В то же время анализ показывает, что десятки и сотни потребителей данных ДЗЗ нуждаются в решении одних и тех же типовых задач координатно-яркостной обработки изображений.
В условиях отсутствия базовых технологий потребители вынуждены самостоятельно решать непростые вопросы, для чего необходимы глубокие знания по процессам формирования изображений; принципам функционирования сканирующих датчиков, систем спутниковой навигации и ориентации, передающей аппаратуры; форматам и структурам представления данных и др. В на-
стоящее время в различных ведомствах (Росгидромет, Роскосмос, Минприрода, Роскартография, Рослесхоз, Минсельхоз, Росземкадастр, Роскомзем, МЧС, МВД, ФСБ, Минобороны и др.) созданы и эксплуатируются системы обработки данных ДЗЗ в интересах конкретных отраслей. Как правило, эти системы информационно не совместимы друг с другом. Это не только приводит к необоснованным финансовым затратам, но и препятствует эффективному обмену данными между различными отраслями и регионами страны и затрудняет интегрировать полученную информацию на федеральном уровне. Аналогичная ситуация наблюдается и на региональном уровне. Сегодня такие системы созданы более чем в 20 субъектах Российской Федерации (Нижний Новгород, Элиста, Ханты-Мансийск, Курган, Салехард, Иркутск, Южно-Сахалинск и др.) [3,10-14]. Региональные системы используют различную программно-аппаратную среду; форматы данных; технологии обработки, хранения и распространения спутниковой информации. Иными словами, в России остро назрела проблема унификации средств получения, обработки и использования материалов космической съемки на региональном, отраслевом и федеральном уровнях.
В рамках Федеральной целевой программы «Национальная технологическая база» на 2002-2006 годы и Федеральной космической программы Рязанской государственной радиотехнической академии в кооперации с Российским НИИ космического приборостроения поручена разработка базовых технологий обработки, архивации и распространения данных от всех российских и многих зарубежных систем ДЗЗ. В настоящей диссертации представлены результаты исследований в части проектирования базовых технологий координатной и яр-костной обработки спутниковых изображений.
Степень разработанности проблемы. Значительный вклад в решение рассматриваемой проблемы внесли отечественные и зарубежные ученые [15-28]: Арманд Н.А., Асмус В.В., Журкин И.Г., ЗлобинВ.К., КиенкоЮ.П., Лукьянчен-коВ.И., Лупян Е.А., Полищук Г.М., Селиванов А.С., ТюфлинЮ.С, Чернявский Г.М., Huang Т., Jardan L., Kronberg P., Pratt W., Rosenfeld А. и др. Их работы состав-
ляют теоретическую основу для решения задач, поставленных в диссертации.
Характерной особенностью публикаций по организации геометрической и яркостной обработки спутниковых изображений является ориентация исследований на конкретные системы ДЗЗ, сканирующие датчики и области использования результатов обработки. Во многих работах предложены эффективные подходы и технологии координатно-яркостной обработки данных ДЗЗ, нацеленные на достижение высокой точности и скорости решения данной задачи [29-37]. Однако вопросы построения универсальных технологий координатной и яркостной обработки, некритичных к техническим характеристикам и целевому назначению различных систем ДЗЗ, являются мало исследованными.
«Платой» за универсальность построения какой-либо технологии обработки, как правило, бывает ухудшение ее других технических характеристик, в нашем случае точности и скорости обработки данных ДЗЗ. Поэтому при проектировании базовых технологий координатно-яркостной коррекции изображений возникает необходимость в решении ряда новых вопросов, связанных с расширением области применения, повышением точности и скорости обработки.
Практически отсутствуют исследования вопросов рациональной декомпозиции весьма сложных процессов координатной и яркостной обработки данных ДЗЗ. В то же время эти вопросы являются ключевыми при построении базовых технологий обработки видеоданных.
Целью диссертации является разработка базовых алгоритмов и технологий координатной и яркостной обработки многозональных видеоданных от отечественных и многих зарубежных систем ДЗЗ.
Задачи исследований. Поставленная цель достигается путем решения следующих основных задач:
системного анализа вопросов координатно-яркостной обработки изображений в современных системах ДЗЗ и выработки концептуальных положений по построению базовых технологий;
разработки моделей декомпозиции процессов координатной и яркост-
ной обработки данных ДЗЗ на базовые процедуры;
проектирования базовых технологий геометрической и яркостной обработки изображений;
разработки методик оценки качества обработки изображений;
определения проектных решений при реализации базовых технологий в составе типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ.
Научная новизна работы определяется тем, что в ней впервые выявлены общие закономерности в организации процессов координатной и яркостной обработки данных ДЗЗ, сформулированы и реализованы концептуальные положения по построению базовых технологий.
Конкретно на защиту выносятся следующие новые научные результаты:
модели декомпозиции процессов координатной и яркостной обработки изображений, основанные на общих закономерностях функционирования различных систем ДЗЗ;
базовые алгоритмы и технологии геометрического трансформирования изображений, инвариантные к различным законам координатной обработки;
базовые алгоритмы и технологии яркостной обработки спектрозональ-ной видеоинформации, основанные на систематизации радиометрических искажений и общих закономерностях их проявления;
алгоритмы статистической коррекции структурных искажений на изображениях, обеспечивающие качественную обработку в условиях высокой неоднородности и малого объема статистической выборки;
методики оценки качества координатной и яркостной обработки изображений.
Практическая ценность работы состоит в том, что на базе предложенных базовых алгоритмов и технологий координатно-яркостной обработки изображений созданы программные комплексы серии NormSat, определен проектный облик типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ.
.щ Специальное программное обеспечение, реализующее базовые алгоритмы
и технологии, в составе комплексов NormSat используется для обработки видеоинформации от космических систем ДЗЗ «Pecypc-Ol» и «Метеор-ЗМ».
Реализация и внедрение. Диссертация выполнена в Рязанской государственной радиотехнической академии в рамках НИР 2-03 Г, НИР 13-03 Г, НИР 23-99, ОКР 6-04.
Результаты работы в виде научно-технических отчетов, специального
программного обеспечения и эксплуатационной документации внедрены в Рос
сийском НИИ космического приборостроения, НИИ точных приборов, Науч
ном центре оперативного мониторинга Земли, Научно-исследовательском цен-
Щ тре космической гидрометеорологии «Планета».
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации
докладывались и обсуждались на Международной конференции «Космонавти
ка. Радиоэлектроника. Геоинформатика» (Рязань-2003), Международных кон
ференциях «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах
телекоммуникаций» (Рязань-2002, 2003, 2004), Международной конференции
«Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания обра-
^ зов, обработки изображений и символьной информации» (Курск-2003), Между-
народной конференции «XXX Гагаринские чтения» (Москва-2004), Международной конференции «Новые информационные технологии и системы» (Пенза-2004), Всероссийских конференциях «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань-2003, 2004), Всероссийской конференции «Современные проблемы ДЗЗ из космоса» (Москва-2003), Всероссийской конференции «Информационные технологии в науке, проектировании и производстве» (Нижний Новгород-2004), Всероссийской конференции «Информационно-телекоммуникационные технологии» (Сочи-2004).
Публикации. По теме диссертации опубликованы 22 работы: 6 статей,
13 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях, разде-
" лы в трех отчетах по НИР.
Личный вклад автора по опубликованным работам состоит в следующем:
в работах [60, 61] соискателем предложен алгоритм и базовая технология высокоскоростной координатной коррекции видеоданных на основе кусочно-аффинного представления закона обработки;
в работах [46, 80, 81] соискателем предложены модели декомпозиции процессов координатной и яркостной обработки изображений;
в работе [76] соискателем представлен алгоритм коррекции структурных искажений, основанный на статистическом анализе многомодальных гистограмм;
в работе [90] соискателем предложены меры численной оценки статистической неоднородности изображения;
в работе [91] соискателем разработана модель оценки спектральной яркости изображения по нескольким спектрозональным отсчетам;
в работах [75,82,93] соискателем представлены алгоритмы и базовые технологии координатно-яркостной обработки данных ДЗЗ;
в работе [97] соискателем предложены принципы организации базовых технологий обработки данных ДЗЗ в составе типовой межведомственной системы;
работы [45,62,63,64,77,87,88,94,95,96] выполнены соискателем без соавторов.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложения, которое содержит документы о внедрении результатов. Объем работы составляет 144 стр., в том числе основное содержание- 125 стр., рисунки и таблицы - 5 стр., список литературы 103 наименования - 11 стр., приложение - 3 стр.
Содержание задачи координатной обработки изображений
Дистанционное исследование поверхности Земли основано на измерении с космических аппаратов геометрических, энергетических и спектральных характеристик объектов наблюдаемой сцены [4, 38-43]. С этой целью на спутниках устанавливаются различные по принципу действия сканирующие устройства, которые в процессе полета осуществляют съемку в различных диапазонах видимой, инфракрасной и радиолокационной области спектра. Как правило, съемка осуществляется одновременно несколькими датчиками в различных спектральных диапазонах, и цифровая видеоинформация сразу же передается на наземные пункты приема и обработки. Видеоданные, полученные некоторым датчиком в К спектральных диапазонах, могут быть представлены набором матриц В(т, п) = ( Вк (т, п), к = 1, К }, т = 1, М, п = \, N, где к -номер спектрального диапазона; Вк (т, п) - матрица данных, полученных в & -м диапазоне; т,п - соответственно номера столбцов и строк матрицы. Каждый элемент матрицы В - есть вектор значений яркости, полученных в К спектральных диапазонах в результате детектирования излучения от некоторой точки земной поверхности с координатами X,Y,Z и спектральной яркостью где X - длина волны излучения. Дистанционное изучение объектов земной поверхности основано на оценке Е, (X,Y,Z) и А, в результате обработки и анализа спектрозональных изображений Вк (т,п), к = 1, К. Точность оценки определяется прежде всего тем, насколько точно установлено соответствие между спектральной яркостью точек земной поверхности E(X,Y,Z,X) и элементами матриц Bk(m,n), к = 1,К.
Направление визирующего луча (вектора гс) в орбитальной динамической системе координат определяется не только законом сканирования, но и изменением углов ориентации спутника - углов тангажа (а), рысканья (х) и крена (ю). В системах ДЗЗ эти углы измеряются бортовыми средствами и передаются вместе с видеоданными на Землю, обычно с каждой строкой изображения. К углам ориентации спутника могут быть приписаны постоянные значения углов расположения конструктивных осей спутника относительно осей XC,YC,ZC. С учетом углов а, %, со вектор гс для момента времени / принимает новое направление rc(t) = rc(t)Ac(t), где Ac(t) - матрица коэффициентов, определяемых текущими значениями углов а(ґ), х(0 ю( )
Итак, для определения функций координатной обработки (1.3), (1.4) необходимо найти функцииX = FX(т,n),Y = FY(т,п), Z = FZ(m,п), описывающие геометрию формирования изображения. Основными процессами, протекающими во времени и определяющими вид этих функций, являются орбитальное движение спутника, изменение углов его ориентации, механизмы сканирования точек земной поверхности и опроса датчика. Рассмотренные выше модели преднамеренно представлены в самом общем виде, с тем чтобы проследить общие закономерности процесса координатной обработки видеоданных, характерные для любой системы ДЗЗ.
Основными характеристиками процесса координатной обработки являются точность и скорость. Точность обработки определяется, главным образом, точностью описания процесса формирования изображения в виде функций X = Fx{m,n),Y = FY{m,n), Z = Fz{m,n). Они полностью определяют закон координатной обработки, поскольку необходимые для этого функции перехода от координат точек Земли (X,Y,Z) к географическим координатам (А., ф), а от них к картографическим (х,у), достаточно подробно описаны в литературе [51,55].
Но даже при абсолютно точном описании процесса формирования изображения на практике часто не удается установить достаточно точного соответствия между координатами точек Земли (X,Y,Z) и одноименными точками на скорректированном снимке (х,у). Основными причинами остаточных искажений являются: - неточность оценки параметров орбиты спутника и углов его ориентации; - неточность задания конструктивных и технических характеристик сканирующих устройств и их изменение в процессе эксплуатации.
Здесь важно отметить два немаловажных обстоятельства. Во-первых, упомянутые искажающие факторы проявляются как неточное задание входных параметров функций Fm и Fn, определяющих геометрию формируемого изображения. Поэтому (1.1) можно представить как X = Fx(m n;e) , Y = Fr{m,n\z), Z = Fz(m,n;z), (1.15) где є = (є,-, і = 1,2,3,...) - вектор погрешностей входных параметров. Во-вторых, геометрические искажения изображений проявляются двояко: в виде внутрикадровых искажений длин, площадей и углов по отношению к одноименным характеристикам объектов земной поверхности; и в виде смещения, поворота и, иногда, небольшого изменения масштаба всего изображения. Внутрикадровые искажения полностью определяются видом функций FX,FY,FZ. Ошибки в положении всего изображения часто определяют как неточность его географической привязки. Она обусловлена погрешностями входных параметров (вектором є) и может быть скорректирована только с использованием опорной картографической информации.
Технологии решения такой задачи достаточно широко представлены в литературе [56-59]. Информативность видеоданных, принимаемых за один сеанс связи со спутником, достигает 1 Гбайт и более [5,9,29]. Поэтому исключительно высокие требования предъявляются к скорости координатной обработки. Этому вопросу посвящено несколько публикаций [7,30-32,60-62]. В них предложены подходы, позволяющие свести вычислительные затраты при координатной обработке изображений по весьма сложным функциям почти к двум операциям сложения на один элемент изображения. Предлагаемые алгоритмы основаны на представлении функций обработки в кусочно-полиномиальном виде, в результате чего вычисления координат по сложным функциям (1.3) или (1.4) производятся для крайне ограниченного числа точек, а координаты всех других точек преобразуются по простейшим зависимостям.
Общая модель координатной обработки и ее декомпозиция
Выше было показано, что процессы формирования и геометрической коррекции данных ДЗЗ от спутниковых систем с различными техническими характеристиками и целевым назначением имеют много общего. Это касается и низкоорбитальных, и среднеорбитальных, и геостационарных спутников. Данное обстоятельство определяет предпосылки к созданию унифицированных технологий координатной обработки изображений. По результатам выполненного анализа можно сделать ряд выводов, определяющих процесс построения базовых технологий координатной обработки данных ДЗЗ.
Во-первых, для определения функций координатной обработки в виде (1.3) или (1.4) необходимо аналитически описать процесс формирования изображений и воспользоваться известными соотношениями сферической геодезии и математической картографии, определяющими координатное соответствие одноименных точек на карте и земной поверхности.
Во-вторых, геометрию изображений, формируемых самыми различными системами ДЗЗ, определяют четыре фактора: закон движения спутника; изменение углов его ориентации на орбите; закон сканирования точек Земли, заложенный в каждом конкретном видеодатчике; механизм опроса приемников лучистой энергии, образующих сканирующее поле датчика.
В-третьих, процесс формирования данных ДЗЗ описывается единым уравнением (1.8) в виде изменяющегося во времени векторного треугольника, вершины которого образуют три точки - центр Земли, космический аппарат и сканируемая точка земной поверхности. Поэтому, описав законы движения спутника и сканирующего луча, можно определить координаты сканируемой точки Земли и поставить ей в соответствие определенный элемент изображения.
Функция St определяет время / формирования элементов изображения В(т,п). Обычно элементы изображения с координатами (т,п) равномерно формируются в пределах каждой строки изображения, а строки - образуются с некоторым фиксированным периодом. В этом случае время t и координаты (т,п) связаны соотношением (1.9).
Функция Sc описывает закон сканирования наблюдаемой сцены, реализованный в каждом конкретном датчике. Он определяет положение в пространстве вектора визирующего луча Rc(f) который соединяет центр масс спутника со сканируемой точкой земной поверхности. Далее будем считать, что Sc описывает закон сканирования с учетом изменения углов ориентации спутника.
Геодезическая привязка данных ДЗЗ играет важную роль в общем процессе координатной обработки изображений. Точность решения этой задачи практически полностью определяется точностью измерения вектора положения Кл(ґ), вектора скорости V(V) и углов ориентации спутника. При разработке базового геодезического обеспечения координатной обработки данных ДЗЗ приняты во внимание два важных обстоятельства: изучен характер изменения параметров Xni,Yni,Zni и Vxi,Vyi,Vzi и погрешностей их измерения; осмыслен характер действия основных возмущающих орбиту факторов. Установлено, что при движении спутника по кеплеровской орбите изменения Xni,Yni,Zni и Vxi,Vyi,Vzi на отрезках орбиты, составляющих порядка 2 — 3 % от общей длины, с высокой точностью аппроксимируются полиномами 2-й степени. Например, при периоде обращения спутника 90 мин для 2%-го по длине отрезка (это примерно 2% от периода) можно получить примерно 100 измерений векторов Kf X Y Zjtt) и V,( VxhVyi,V2i). Эти соображения положены в основу построения технологии геопривязки данных ДЗЗ. На отдельных небольших отрезках орбиты с использованием избыточного числа измерений векторов R и V осуществляется уточнение параметров орбиты и тем самым уточняются измерения и учитываются факторы, возмущающие орбиту.
Принципиально важным вопросом является выбор механизма фильтрации навигационных измерений. В этом плане исследованы два подхода.
1-й подход основан на фильтрации непосредственно самих измерений Xni,YnhZni и Vxi,Vyi,Vzi по методу наименьших квадратов. Этот метод дает оптимальные по точности оценки при допущении, что ошибки измерений подчинены нормальному закону и имеют нулевые математические ожидания.
Анализ природы образования ошибок измерений в спутниковых навигационных системах дает веские основания в пользу принятия этого допущения.
Общая модель яркостной коррекции и ее декомпозиция
Во-первых, основное содержание задачи яркостной обработки данных ДЗЗ состоит в точном аналитическом описании действия различных искажающих факторов, сопутствующих процессу формирования изображений, и определении на этой основе функций яркостной коррекции.
Во-вторых, основными искажающими факторами являются: неодинаковые условия облучения и отражения лучистой энергии для различных точек земной поверхности (изображения); спектральные и амплитудные искажения атмосферы, выступающей в качестве передающей среды; нелинейность и различия характеристик спектральной чувствительности видеодатчика в различных спектральных каналах; неравномерность передачи лучистой энергии в различные точки фокальной плоскости видеодатчика, где устанавливаются приемники излучения; неодинаковые передаточные характеристики различных ПЗС-элементов и их изменение в процессе эксплуатации. В-третьих, несмотря на большие различия физических явлений, обусловливающих яркостные искажения, по характеру их проявления они могут быть разделены на три группы: плавные низкочастотные, среднечастотные и высокочастотные искажения. Именно такая систематизация яркостных искажений, как будет показано ниже, создает предпосылки к построению базовых технологий их коррекции. В-четвертых, процесс формирования и яркостной коррекции изображений может быть представлен как последовательное выполнение 4-х практически независящих друг от друга подпроцессов: передача лучистой энергии Е(т, п, X) от поверхности Земли через ат мосферу на вход датчика ЕА (т, п, X); преобразование в датчике входной лучистой энергии ЕА(т,п,Х) в спектрозональные изображения Bk (т,п), к = \,К; получение по Bk(m,n), к = \,К, скорректированных изображений Dk(m,n), к = \,К\ оценка по Dk(m,n), к = \,к, спектральной яркости точек земной поверхности Е (т,п,Х). Формально этот процесс можно определить как минимизация функционала R = min { Т [E(m,n,X)-FE{FD(FB(FA(E{m,nyX)))))]} , . (3.1) F где FA,FB,FD,FE - соответственно искомые функции, описывающие искажения атмосферы, передаточные характеристики датчика, процедуры яркостной коррекции и оценки спектральной яркости; Т - некоторая мера близости, например, среднеквадратичная по m = 1, М, n = \,N. Задача состоит в том, чтобы, используя всю возможную информацию, наиболее точно описать функции FA, FB, FD FE и минимизировать функционал (3.1). 3.1.2. На рис. 3.1 представлена схема декомпозиции процесса получения и яркостной обработки данных ДЗЗ [46]. E(m,n,X) FA(E(m,n,X)) EA(m,n,X) FB(EA(m,n,X)) Bk(m,n) k = \,K FD(B(m,n)) Dk{m,n) k = l,K E (m,n,\) FE(D{m,n)) Рис. 3.1. Схема декомпозиции процесса получения и обработки данных ДЗЗ Функция FA описывает преобразование собственного или отраженного излучения от точек земной поверхности с учетом искажающего действия атмосферы. Спектральная яркость излучения на входе датчика ЕА{т,п,Х) отличается от Е(т, п, X) по амплитуде и спектральному составу. Основными искажающими факторами здесь являются: различия углов падения и отражения для различных точек (/я,и), особенно это касается съемки больших по площади и протяженности территорий; поглощение и рассеивание излучения в атмосфере.
Влияние первого фактора может быть достаточно точно описано аналитически [65]. Для этого каждому элементу (w,«) необходимо поставить в соответствие время его формирования и для данного времени определить положение спутника и Солнца по отношению к сканируемым точкам Земли.
Для учета второго фактора предложено несколько моделей атмосферных искажений. Правда, на практике эти весьма сложные многофакторные модели используются редко, поскольку приводят к большим ошибкам.
Функция FB описывает амплитудные и спектральные искажения входного излучения ЕА(т,п,Х), вносимые датчиком в процессе расщепления излучения по спектральным диапазонам и преобразования в цифровые спектрозональ-ные видеоданные. Основными искажающими факторами здесь являются:
нелинейность и различия функций спектральной чувствительности датчика в различных спектральных каналах; изменение коэффициента пропускания входного излучения в фокальную плоскость, которое обычно ослабляется от центра строки изображения к его краям; различие передаточных характеристик ПЗС-элементов, образующих поле обзора датчика (коэффициентов усиления и темновых сигналов), это так называемые структурные искажения.
Чтобы как-то компенсировать действие первого фактора, необходимо знать характеристики спектральной чувствительности датчика для различных каналов. Эти характеристики обычно измеряются при наземной калибровке датчика в виде таблиц значений выходного сигнала при фиксированных частотах входного излучения. Действие второго фактора можно скорректировать двумя способами: по данным наземной и бортовой калибровки датчика и на основе статистического анализа искаженных видеоданных. Наиболее сложными являются алгоритмы и технологии коррекции структурных искажений. Им ниже будет уделено главное внимание. Здесь также возможны два подхода к коррекции структурных искажений - по калибровочной информации и на основе статистического анализа видеоданных. Функция FD описывает процесс яркостной коррекции упомянутых искажений. Ее вид полностью определяется функциями FA и FB. Функция FE описывает процесс оценки по нескольким спектрозональным изображениям Dk(m,n), k = \,K, спектральной яркости точек земной поверхности Е (т,п,Х). Декомпозиция процессов получения и яркостной коррекции данных ДЗЗ в виде схемы, представленной на рис. 3.1, может быть положена в основу построения базовых технологий обработки изображений, поскольку дает представление этих процессов в виде набора независимых функциональных преобразований, характерных для любой системы ДЗЗ. 3.2. АЛГОРИТМЫ КОРРЕКЦИИ НИЗКОЧАСТОТНЫХ ЯРКОСТНЫХ ИСКАЖЕНИЙ 3.2.1. Низкочастотные яркостные искажения проявляются в плавном из менении яркости по всему полю изображения. Различие углов падения солнеч ного излучения для точек (т,п), т = \, М, n = \,N, приводит к изменению средней яркости во всей области определения изображения. Различие углов от ражения приводит к одним и тем же изменениям средней яркости вдоль каждой строки изображения; такие же по характеру искажения порождает изменение коэффициента передачи оптической системы.
Принципы организации типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ
Следующей важной задачей является решение комплекса вопросов, связанных с эффективной организацией этих технологий в составе типовой межведомственной системы обработки данных ДЗЗ. Такая задача была поставлена перед Рязанской радиотехнической академией на 2003 -2004 гг. в рамках проекта «Каталог», выполненного по Федеральной целевой программе «Национальная технологическая база» (Раздел 7. Технологии информационных систем). Основная цель, которая ставилась в проекте «Каталог», - это создание в России базовой межведомственной системы сбора, обработки, хранения, каталогизации и распространения данных ДЗЗ (далее система МС), которая позволила бы решить эти задачи вне зависимости от специфических требований, предъявляемых со стороны различных систем ДЗЗ, отраслевых, региональных и федеральных центров приема и использования спутниковой информации. Именно поэтому в основу идеологии построения МС и ее программно-аппаратных и технологических компонент положен принцип «базово-сти» («универсальности»), который определяет способность МС решать задачи из совершенно различных предметных областей с использованием данных ДЗЗ. Основными функциональными задачами МС являются координатная и яркост-ная коррекция спутниковых изображений.
Первое положение — это глубокая внешняя и внутренняя унификация, обеспечивающая максимальную инвариантность МС и входящих в нее базовых технологий по отношению к функциональным и техническим характеристикам различных систем ДЗЗ и к разнообразным требованиям потребителей.
Внешняя унификация МС обеспечивается: единым универсальным форматом представления данных, поступающих от различных спутников (стандартизацией режимов функционирования бортовой аппаратуры вне зависимости от ее состава, структуры видеоданных и служебной информации); стандартизацией видов выходных информационных продуктов с учетом международной практики и их представление в едином универсальном формате, обеспечивающим совместимость с распространенными геоинформационными системами (Erdas, ER Mapper, Arc/Info, Maplnfo, ArcView и др.); широким использованием стандартных средств оперативного взаимодействия пользователей с МС по сети Интернет. Внутренняя унификация МС достигается: инвариантностью программного обеспечения по отношению к используемой программно-аппаратной среде; некритичностью алгоритмов обработки данных к изменению технических характеристик бортовой аппаратуры, параметров орбиты и ориентации спутника, составу служебной информации, скорости и объему поступления данных и др.; унифицированными форматами представления промежуточных данных и способами хранения исходной информации и результатов ее обработки; унифицированным интерфейсом взаимодействия оператора с программным обеспечением МС.
Второе положение — это функциональная полнота МС, рациональное структурирование ее базовых технологий и их составных частей. Это требование нацелено на грамотное обоснованное разбиение всего процесса получения, обработки и использования данных ДЗЗ на вполне определенные базовые технологии, а базовые технологии - на унифицированные технологии более низкого уровня, с тем чтобы обеспечить для технологий любого уровня функциональную целостность и возможность их агрегирования с целью решения более сложных задач. Рациональное разбиение сквозной технологии обработки данных ДЗЗ на вполне определенный набор базовых технологий, а те, в свою очередь, на технологические операции более низкого уровня, позволяет гибко адаптировать МС к изменениям условий ее функционирования, связанным с появлением новых систем ДЗЗ, бортовой аппаратуры, с необходимостью решения специфических задач пользователей.
Третье положение — это обеспечение международных требований к точности и качеству обработки данных ДЗЗ, что достигается: созданием высокоточных аналитических моделей, описывающих процессы формирования космических изображений в условиях орбитального полета и действия различных искажающих факторов; созданием высокоточных моделей и технологий геометрической и яр-костной обработки изображений и представление их в стандартных картографических проекциях; разработкой технологии геодезической привязки изображений по данным спутниковых навигационных систем ГЛОНАСС/GPS. Реализация перечисленных математических и программных средств обеспечила: - относительную точность яркостной коррекции - 0,2 %; -относительную точность геометрического отображения длин - 0,2 %, площадей - 0,3 %, точность отображения углов - 3 угл. сек; - геодезическую привязку изображений с точностью порядка 30 - 50 м.
Четвертое положение — это высокоэффективная системная организация процессов обработки данных ДЗЗ в темпе их передачи по каналам связи.
Скорость поступления данных от проектируемых в настоящее время систем ДЗЗ составляет десятки и сотни мегабит в секунду, а объем принимаемых за одни сеанс связи данных может превышать 10 Гбайт. Например, для системы «Ресурс-ДК», ввод в эксплуатацию которой планируется в 2005 году, скорость передачи данных по каналу связи составит 256 Мбит/с, а объем данных для одного сеанса связи - 15 Гбайт. Не меньшие информационные требования предъявляет геостационарный спутник «Электро-2», запуск которого планируется на 2005 год: с периодичность 30 минут (48 сеансов связи в сутки) необходимо принять информацию объемом 0,5 Гбайт, выполнить ее нормализацию и до начала следующего сеанса связи передать результаты обработки на спутник с тем, чтобы он мог ретранслировать нормализованные изображения на российские и зарубежные центры.
